El Instituto Tecnológico de la Energía (ITE), junto al Instituto de Biomecánica de Valencia (IBV), avanza en el desarrollo de MUSoL (Movilidad Urbana Sostenible para comunidades Locales), un proyecto financiado por IVACE+i que aplica inteligencia artificial y grandes volúmenes de datos para transformar la movilidad en las ciudades y reducir el impacto ambiental del transporte.
Con finalización prevista para junio de este año, MUSoL se encuentra en una fase avanzada, con la mayoría de sus herramientas en desarrollo y los primeros testeos reales ya en marcha junto a empresas colaboradoras.
Predicción de demanda eléctrica y recarga inteligente
Entre los primeros resultados destaca el desarrollo de un modelo capaz de anticipar cuánta electricidad será necesaria para recargar vehículos eléctricos en distintos momentos y ubicaciones de la ciudad. Este sistema combina datos históricos con información del entorno urbano y de la red eléctrica, lo que permite mejorar la planificación energética y optimizar la infraestructura de recarga.
Además, el proyecto ha creado un prototipo OCPP-Lite que facilita la comunicación básica entre estaciones de recarga y plataformas de gestión, favoreciendo la interoperabilidad entre equipos de distintos fabricantes. A ello se suma un sistema de detección de anomalías en estaciones de recarga, diseñado para identificar comportamientos irregulares que puedan derivar en averías y permitir así un mantenimiento preventivo antes de que se produzca el fallo.
Análisis del potencial del V2G
MUSoL también trabaja en un primer modelo de impacto de la tecnología V2G (Vehicle-to-Grid), que analiza cómo los vehículos eléctricos podrían devolver energía a la red en el futuro, actuando como baterías móviles capaces de aportar flexibilidad al sistema eléctrico.
En esta última etapa, el proyecto afronta el desarrollo completo de su plataforma integral de datos, que integrará todos los módulos de análisis e interacción previstos. Paralelamente, se está llevando a cabo la validación y ajuste final de los modelos de inteligencia artificial, tanto los orientados a predecir la demanda de recarga como los enfocados en anticipar averías y gestionar la recarga de forma más eficiente.
Junto a las empresas participantes, el equipo prepara además planes de evaluación con usuarios reales para medir la aceptación, facilidad de uso e impacto de las herramientas en la mejora de la movilidad y la eficiencia energética. Antes del cierre del proyecto se realizarán pilotajes en entornos reales, con casos de uso lo más cercanos posible a la operación diaria. El proyecto MUSoL (expedientes IMDEEA/2025/51 e IMDEEA/2025/66) cuenta con financiación de IVACE+i y de la Unión Europea en el marco del Programa Operativo FEDER de la Comunitat Valenciana 2021–2027.